[發(fā)明專利]一種太陽圓盤識別方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201911150821.2 | 申請日: | 2019-11-21 |
| 公開(公告)號: | CN111047599A | 公開(公告)日: | 2020-04-21 |
| 發(fā)明(設計)人: | 祝高飛;林鋼華;王東光;劉鎖;楊瀟 | 申請(專利權)人: | 中國科學院國家天文臺 |
| 主分類號: | G06T7/11 | 分類號: | G06T7/11;G06T7/136;G06T7/181;G06T7/187;G06T7/194;G06T7/62 |
| 代理公司: | 北京慕達星云知識產(chǎn)權代理事務所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人: | 曹鵬飛 |
| 地址: | 100012 北京市朝*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 太陽 圓盤 識別 方法 | ||
1.一種太陽圓盤識別方法,其特征在于,包括:
S1:提高Ha全日面圖像的亮度對比度;
S2:基于大津算法對提高對比度后的Ha全日面圖像進行分割,得到分割結果;
S3:對分割結果進行邊緣檢測,并進行膨脹操作和形態(tài)學細化操作,得到邊緣檢測結果;
S4:基于邊緣檢測結果統(tǒng)計所有的連通域的像素數(shù),保留最大連通域,刪除其他區(qū)域,得到太陽邊緣;
S5:基于太陽邊緣計算太陽邊緣圓度m,若m大于閾值,則對太陽邊緣離散點進行最小二乘圓擬合,求出太陽圓盤的圓心和半徑。
2.根據(jù)權利要求1所述的一種太陽圓盤識別方法,其特征在于,在步驟S2中,大津算法采用最大類間方差來產(chǎn)生自適應的閾值,其中,產(chǎn)生自適應閾值的方法具體包括:
設圖像中像素總個數(shù)為N,灰度值為i的個數(shù)為ni,最大灰度級為L,灰度閾值為t;
圖像背景像素所占比例:
圖像前景像素所占比例:
圖像背景的平均灰度:
圖像前景的平均灰度:
灰度區(qū)間的總灰度值:μ=μ0*w0+μ1*w1 (5)
分成的前景和背景兩類的類間方差:d=w0*(μ-μ0)2+w1*(μ-μ1)2 (6)
簡化為:d=w0*w1*(μ0-μ1)2 (7)
將灰度閾值t設置為在0~L灰度區(qū)間中循環(huán)遍歷,滿足某個灰度閾值使得類間方差d為最大值,則此灰度閾值就是分割太陽圓盤的所需的閾值。
3.根據(jù)權利要求1所述的一種太陽圓盤識別方法,其特征在于,步驟S5還包括:若m小于等于閾值,則認為當前太陽圓盤所在的圖像不符合要求,并舍棄。
4.根據(jù)權利要求1所述的一種太陽圓盤識別方法,其特征在于,步驟S5中,計算太陽邊緣圓度m的方法為:
其中,a代表的太陽邊緣內(nèi)部所占面積,p代表太陽邊緣的周長。
5.根據(jù)權利要求1所述的一種太陽圓盤識別方法,其特征在于,在步驟S3中,采用Sobel邊緣檢測算子對分割結果進行邊緣檢測。
6.根據(jù)權利要求1或3所述的一種太陽圓盤識別方法,其特征在于,所述閾值為0.9。
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